L'intelligenza artificiale è diventato imparare a 10 volte più veloce e più efficiente
Source:La Divisione di Google, si occupa di sviluppo di intelligenza artificiale, ha riferito sulla creazione di un nuovo metodo di apprendimento delle reti neurali, che combina l'uso di algoritmi avanzati e vecchi videogiochi. Come ambiente di apprendimento vengono utilizzati i vecchi videogiochi Atari.
Gli Sviluppatori di DeepMind (ricordiamo che queste persone hanno creato una rete neurale è un AlphaGo, più volte vincente migliori giocatori nel gioco di logica°) ritengono che le macchine sono in grado di imparare proprio come le persone. Con l'aiuto di allenamento del sistema DMLab-30, creato sulla base di sparatutto Quake III e giochi arcade Atari (utilizzati 57 giochi diversi), gli ingegneri hanno sviluppato un nuovo algoritmo di apprendimento IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures). Esso consente di singole parti di imparare l'esecuzione di più attività, e poi condividere la conoscenza tra di loro.
In gran parte il nuovo sistema è basato sulla precedente architettura sistema A3C (Asynchronous Actor-Critic Agents), in cui i singoli agenti esplorano l'ambiente, quindi il processo è sospeso, e si scambiano conoscenze con una componente centrale, «il discepolo». Per quanto riguarda IMPALA, agenti può essere di più, e il processo di apprendimento avviene un po ' diverso. In esso agenti inviano le informazioni una volta due «discepoli», che poi altro e comunicano tra di loro. Inoltre, se in A3C il calcolo del gradiente della funzione di perdita (in altre parole, non conformità previsti e ottenuti i valori dei parametri) sono impegnati gli agenti stessi, che inviano informazioni al nucleo centrale, nel sistema IMPALA questo compito si occupano di «discepoli».
Un Esempio di gioco di passaggio di una persona:
Ecco come con lo stesso problema si riordina bene il sistema IMPALA:
Uno dei problemi principali per lo sviluppo di IA è il tempo e la necessità di una elevata potenza di calcolo. Anche in condizioni di autonomia le macchine hanno bisogno di regole, che hanno potuto seguire nel corso della propria sperimentazione e ricerca di modi per risolvere i problemi. Così come non possiamo costruire un robot e di rilasciare loro la volontà di imparare, gli sviluppatori utilizzano la simulazione e metodi di apprendimento profondo.
Per le moderne reti neurali potrebbero imparare qualcosa, devono gestire una grande quantità di informazioni, in questo caso miliardi di fotogrammi. E prima lo fanno, meno tempo per la pratica.
Secondo i rappresentanti di DeepMind, in presenza di un adeguato numero di processori IMPALA raggiunge delle prestazioni di 250 000 fps, o 21 miliardi di fotogrammi al giorno. Si tratta di un record assoluto per le attività di questo tipo, il portale The Next Web. Gli stessi sviluppatori commentano che il loro sistema di IA si riordina bene con il compito di meglio di simili macchine e persone.
In futuro simili algoritmi di intelligenza artificiale sarà possibile utilizzare nel campo della robotica. Grazie all'ottimizzazione di sistemi di apprendimento automatico robot saranno più veloci di adattarsi all'ambiente e di lavorare in modo più efficiente.
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